分组变量（Grouping Variable）在统计学和数据分析中，指的是用来将数据集分成不同子集或组的变量。这些子集或组可以基于某些共同的属性、特征或条件。分组变量的目的是为了更好地理解数据之间的关系，进行对比分析，或者进行统计推断。
以下是一些分组变量的常见用途：
1. 描述性统计：通过分组变量，可以计算每个组别内的平均值、中位数、标准差等统计量，以描述数据的分布情况。
2. 比较分析：将数据根据分组变量分成不同的组，可以比较不同组别之间的差异，例如不同年龄段人群的收入水平。
3. 假设检验：在假设检验中，分组变量常用于比较不同组别之间的均值是否有显著差异。
4. 模型建立：在建立统计模型时，分组变量可以作为自变量，帮助预测因变量的变化。
举例来说，在分析某地区居民消费水平时，可以将“年龄”作为一个分组变量，将居民分成不同的年龄段，然后分析每个年龄段居民的平均消费水平。
分组变量可以是定量的，如年龄、收入等；也可以是定性的，如性别、职业等。在实际应用中，选择合适的分组变量对于数据分析的结果至关重要。
